力学进展

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张海瑞, 王尧, 洪东跑

2026, 56(3): 535-569. doi: 10.6052/1000-0992-25-032

摘要(1208)

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摘要:
飞行器不确定性设计分析方法作为一种先进的飞行器设计范式, 为解决不确定性精确表征、量化传播与优化设计提供了系统的方法体系. 本文系统梳理了飞行器不确定性设计相关的核心概念与关键技术, 归纳了飞行器关键系统设计与重要环境条件预示涉及的不确定性问题. 在此基础上, 总结提炼了该领域的五个重要发展方向: (1) 高维不确定性量化与高效传播: 通过融合输入空间降维、函数表示稀疏化与低秩张量分解等技术, 构建自适应高维不确定性量化框架, 有效应对“维度灾难”带来的挑战; (2) 混合不确定性量化与高效传播: 构建兼容概率、区间、模糊、证据理论等多种不确定性类型的统一量化分析框架, 并结合代理模型与主动学习策略提升复杂多源不确定性问题的计算效率; (3) 多层级多保真度不确定性量化框架: 融合广义近似控制变量、自适应多指标随机配点等技术, 实现计算资源在不同保真度模型上的动态优化配置; (4) 基于不确定性的设计优化算法与框架: 将概率约束与鲁棒性度量统一到不确定性条件下的多目标优化与决策框架, 通过单层循环与解耦式优化策略, 实现性能、可靠性与鲁棒性的综合权衡优化; (5) 基于人工智能技术的不确定性设计分析: 以物理信息神经网络为核心, 融合物理知识与多源数据, 构建智能不确定性量化与优化框架.

细胞外基质力材料学驱动的基质工程与基质治疗研究进展

谢一洲, 刘赵心茹, 徐峰, 魏钊

2026, 56(3): 570-599. doi: 10.6052/1000-0992-25-029

摘要(942)

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摘要:
随着全球人口老龄化和慢性病的高发, 心血管疾病、肿瘤、糖尿病等重大难治性疾病已成为全球公共健康和社会经济发展的主要挑战. 其病理进程通常伴随着细胞外基质(extra-cellular matrix, ECM)的异常重塑与力学稳态失衡, 导致传统治疗方法难以有效逆转. 近期研究揭示, 结合材料学与工程学原理主动调控ECM的力化属性以精准介导细胞行为, 能够有效激活组织内源性修复从而显著促进组织再生. 该研究策略被称为力材料学, 即通过对材料进行主动设计, 利用力−结构−功能关系对生命系统的力学环境进行主动控制. 基于此概念, 本文提出从基质组学角度系统鉴定ECM的分子组成并解构其力学信息编码; 利用基质力生物学认识细胞-ECM互作机制并解析病理ECM“重编码”过程; 在深入认知和理解ECM力学微环境基础上结合基质力材料学的研究思路, 探索对异常ECM“去编码”与功能恢复的基质工程技术; 最终实现组织内源性修复的基质治疗目的. 具体而言, 本文在介绍ECM的组成与动态编码的基础上, 系统总结了异常ECM力学微环境的生理/病理变化, 着重提出并构建基于分子靶向与材料重建的基质工程与治疗新策略, 旨在为重大难治性疾病的干预和再生医学的发展提供新的理论依据和创新思路.

复杂涡环境中的流固耦合模态研究进展

韩鹏, 张钧铎, 李一然, 范迪夏, 黄伟希

2026, 56(3): 600-661. doi: 10.6052/1000-0992-25-022

摘要(1382)

HTML(463)

摘要:
在复杂非定常涡流环境中, 结构所激发的流固耦合模态可能与均匀来流下的模式显著不同, 并伴随丰富的力学机制. 本文结合作者团队多年在该领域的研究与实践经验, 围绕三类流固耦合现象——即圆柱流致振动、柔性薄板拍动以及生物游动/飞行——系统介绍了当前研究进展. 所述三类现象广泛存在于自然界及工程应用, 并涵盖了自激型和自驱型流固耦合作用. 首先, 本文梳理了结构在均匀流与复杂非定常涡流作用下的流固耦合响应模态. 研究表明, 来流涡结构可显著增强圆柱与柔性薄板的振动幅值, 诱发新的失稳模式; 而生物体则可能通过调整运动模式, 主动利用来流漩涡以实现更高效的推进性能. 进一步地, 本文分析了复杂涡环境下的流固耦合模态的可能应用方向, 包括提高流致振动能量俘获效率以及发展具备更强感知与决策能力的仿生机器人. 最后, 本文对当前研究的挑战与未来的发展方向进行了总结与展望, 以期为相关研究提供参考.

斑海豹胡须形态特征与感知机理研究进展

赵航浩, 及春宁, 李响赫, 张志猛, 袁德奎, 张金凤, 陈威霖

2026, 56(3): 662-692. doi: 10.6052/1000-0992-25-037

摘要(717)

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PDF(70)

摘要:
凭借其三维波浪状独特外形的胡须, 斑海豹展现出卓越的水下感知能力. 研究证实, 斑海豹可感知流速低至245 μm/s 的微弱涡流, 还能追踪180 m外的目标在35 s前遗留下的水中尾迹. 这一能力凸显出斑海豹胡须在水下涡流感知和目标尾迹追踪方面的独特优势. 目前, 以斑海豹胡须为原型的传感器设计已成为仿生科学与工程领域的研究热点, 在水下目标探测与识别等方面展现出广阔应用前景. 本文首先梳理斑海豹胡须形态特征和几何建模方面的研究成果, 总结并对比不同概化模型的优势与不足. 随后, 综述斑海豹胡须仿生模型水动力特性方面的研究进展, 涵盖均匀流场和尾迹流场中仿生模型的尾流特性和振动响应、斑海豹胡须的感知机理、阵列胡须之间的相互作用, 以及人工智能方法在感知信号识别中的应用等方面. 最后, 针对现有研究存在的不足和关键问题, 展望斑海豹胡须仿生科学与工程应用需要关注的若干研究方向.

纳米流体力学研究进展

闫萌, 栾澍勇, 石得利, 顾业雯, 鲁嘉嘉, 谢彦博

2026, 56(3): 693-743. doi: 10.6052/1000-0992-25-034

摘要(1248)

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PDF(255)

摘要:
纳米流体力学是研究纳米甚至亚纳米尺度受限空间中的流体流动与物质输运规律的学科方向, 其并非宏观流动的简单尺度缩小, 而是由于主导作用力与边界条件发生改变, 从而产生了一系列新的现象与应用. 随着纳米技术的发展, 纳米乃至亚纳米尺度人工结构的可控构筑成为可能, 为系统研究极端受限条件下的流动输运行为提供了实验基础, 并推动了流体力学向微观尺度的拓展. 本文系统综述了纳米流体力学的基本概念、核心科学问题、实验研究方法及其主要应用方向. 首先, 本文阐述了极端受限流动与输运中的关键科学问题, 包括考虑界面滑移的管道流动、流动与输运的耦合机制、受限空间内的两相流模型, 以及连续介质假设在极端条件下的失效等问题. 其次, 总结了当前典型的纳米结构制备技术, 并归纳了针对极端受限空间流动与输运的实验表征手段, 并阐述了从连续介质、分子动力学到第一性原理等多尺度模拟研究方法, 以及在揭示极端受限流动机制中的作用. 最后, 结合上述科学问题, 讨论了纳米流体力学在流动减阻、绿色能源、化学化工、人工智能、先进制造与生命健康等前沿领域中的应用与影响. 纳米流体力学作为连接微观分子行为与宏观流动规律的关键桥梁, 正成为未来多尺度流体力学与交叉学科研究的重要支撑方向.

金属激光增材制造在线监测技术研究进展

姜策, 封伟, 龙紫云, 王普祥, 赵今朝, 郑博, 谢惠民, 刘战伟

2026, 56(3): 744-782. doi: 10.6052/1000-0992-25-027

摘要(998)

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摘要:
金属激光增材制造技术具备实现复杂构件高效精密成形的核心能力, 目前已经在航空航天、国防、医疗等重要工业领域得到了成功应用, 然而, 其在高端装备中的进一步推广仍受制造缺陷问题制约; 制造过程中功率密度与冷却速率的波动易诱发热积累孔隙、高应力裂纹等缺陷, 并对原位监测与质量控制提出了跨学科挑战. 本文综述了多维度检测技术体系构建, 梳理关键测试方法、技术的进展, 尤其光学、声学等主流传感技术以及多传感技术结合先进智能算法实现表面缺陷动态识别与内部缺陷特征提取的先进方法, 以及高速同步辐射成像等新兴手段为缺陷萌生、演化机制研究与检测方法探索提供了创新思路. 此外, 梳理了基于多源数据融合建立微观熔池行为与宏观几何精度的协同分析框架方法, 以及基于在线监测的质量控制方法等进展. 受限于多源噪声干扰、多物理场信息同步检测效率不足等问题, 缺陷在线检测精度、速率、效率亟待提高. 未来研究需聚焦多传感探测技术与机器学习的深度协同, 继续探索更高效的在线智能检测方法, 以及注重数字孪生驱动的全流程质量预测模型构建, 以期为解决增材制造过程中缺陷监测与成形精度、质量控制的共性问题提供可靠的解决途径.

基于损伤生物力学的汽车碰撞假人研究

田腾飞, 刘志新, 王丽珍

2026, 56(3): 783-850. doi: 10.6052/1000-0992-25-033

摘要(1223)

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PDF(100)

摘要:
损伤生物力学主要基于力学原理分析人体响应和损伤, 对特定损伤机制和损伤耐限的理解有助于人体防护. 假人是模拟冲击过程人体生物力学响应的人体替代物, 被广泛应用于汽车安全、运动康复、法医学、军事及航空航天等领域. 汽车碰撞假人是汽车安全领域损伤评测的重要工具, 包括实体假人和数值仿真假人. 本文介绍了实体与仿真假人的发展历史, 聚焦汽车碰撞假人参数化设计方法进行分析, 对损伤评测技术未来发展趋势进行展望, 以期助力损伤生物力学领域发展及对汽车安全技术的进步.

AI+聚变: 全球能源格局变革的重要机遇

梁云峰

2026, 56(3): 851-868. doi: 10.6052/1000-0992-25-045

摘要(777)

HTML(256)

摘要:
人工智能 (AI) 的崛起, 尤其在算法优化和大规模数据处理等方面跨越式的能力提升, 为人类解决能源危机提供了全新路径. 核聚变作为未来终极能源形式, 历经70余年发展已从基础研究迈向商业化临界点. 本文系统阐述了全球核聚变研究的发展现状与核心挑战, 深入分析了AI技术在核聚变装置控制、数据处理、模型优化、风险防控等关键领域的应用场景与实践成果, 探讨了AI与核聚变融合对全球能源格局的变革性影响, 最后展望了该领域的未来发展方向与行业布局, 为推动能源革命与科技进步提供参考.

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